Investing.com — Qualcomm (NASDAQ:QCOM) anunció el lunes que desarrollará CPUs personalizadas para centros de datos diseñadas para conectarse con los chips de IA de Nvidia, marcando un renovado impulso en el mercado de procesadores para servidores.
Mientras Nvidia (NASDAQ:NVDA) domina el espacio de aceleradores de IA, sus chips requieren CPUs, tradicionalmente suministradas por Intel (NASDAQ:INTC) y AMD (NASDAQ:AMD). Nvidia también ha entrado al mercado de CPUs con su chip "Grace" basado en arquitectura Arm.
Ahora, Qualcomm se reincorpora a la carrera, aprovechando la tecnología de Nvidia para mejorar la comunicación entre sus CPUs y las GPUs de Nvidia.
"Con la capacidad de conectar nuestros procesadores personalizados a la arquitectura de rack de Nvidia, estamos avanzando en una visión compartida de computación de alto rendimiento y eficiencia energética para el centro de datos", dijo el lunes Cristiano Amon, CEO de Qualcomm.
Qualcomm inicialmente desarrolló un chip para servidores basado en Arm en la década de 2010 y lo probó con Meta Platforms (NASDAQ:META), pero redujo el esfuerzo debido a presiones legales y recortes de costos. La iniciativa fue revivida tras la adquisición en 2021 de un equipo de ex ingenieros de chips de Apple (NASDAQ:AAPL).
Desde entonces, la empresa ha reanudado conversaciones con Meta y firmó una carta de entendimiento con la empresa saudí de IA Humain para codesarrollar una CPU personalizada para centros de datos.
El impulso de Qualcomm hacia las CPUs para centros de datos ganó impulso con su adquisición de Nuvia en 2021, una empresa que desarrolla diseños de procesadores basados en Arm y juega un papel central en las renovadas ambiciones de chips para servidores de Qualcomm.
El espacio de CPUs para centros de datos es ferozmente competitivo, con importantes proveedores de nube como Amazon (NASDAQ:AMZN) y Microsoft (NASDAQ:MSFT) ya implementando sus propios procesadores personalizados, junto con gigantes establecidos como AMD e Intel.
La expansión de Qualcomm en este segmento es parte de un esfuerzo más amplio para reducir su dependencia de los smartphones, donde ha dominado durante mucho tiempo con procesadores y módems.
La compañía está promoviendo sus chips como energéticamente eficientes y capaces de ejecutar cargas de trabajo de IA directamente en los dispositivos, en lugar de transferirlas a la nube. Este enfoque en el dispositivo podría permitir un rendimiento de IA más rápido y mejor privacidad, ya que los datos sensibles permanecen en el hardware local.
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